具有动态和时变特征的复杂工业过程以及不同的操作条件，对开发关键绩效指标（KPI）的准确实时在线预测模型提出了挑战。为了应对这些挑战，本研究提出了一个KPI预测框架，该框架利用了基于动态归因图注意力网络（DAGAT）的多模式结构化预测模型。首先，设计了一种基于高斯混合模型的多模式聚类方法来划分和定位工业多模式操作数据。其次，为了解决传统深度网络模型在准确捕捉过程变量与KPI之间复杂关系方面的局限性，使用图结构对多传感器时间序列数据进行建模。随后，提出了一种新的DAGAT，以提高节点预测性能和工业图数据的解释。考虑到大型设备的累积效应，DAGAT结合了工业过程的知识，使其能够捕捉化学反应变量的影响。同时，利用Huber损失函数对预测结果进行进一步优化。此外，该模型可以实时计算每个过程变量对KPI的贡献，为最优控制提供指导。最后，通过一个工业实例验证了该方法的有效性和优越性。
俗话说“巧妇难为无米之炊”，要做好数据分析，先要找到“好米”，也就是“好数据”。如何获取数据，又怎么能在数据中找到真正有用的“好数据”，是数据分析需要重点关注的问题。
三菱电机集团是全球领先的技术企业,面向楼宇,工厂,家庭等展开多样化服务,包括空调冷热系统,电力设备,社会公共设施及企业可视化节能系统等。
当前，新一轮科技革命和产业变革正持续深入，云计算、大数据、 物联网、人工智能、区块链等新技术不断涌现，数字经济已成为推动 经济增长、促进经济社会发展的新动能。区块链作为“去中心化”协作、分布式数据存储、点对点传输、 共识机制、加密算法和智能合约等技术在网络信任管理领域的集成， 近年来已成为众多国家政府、企业和研究机构的关注热点，相关技术 和标准组织层出不穷，产业界亦纷纷加大投入力度，寻求相关技术方 案应用落地。
2024年5月30日—31日，第六届“清洁能源发展与消纳”论坛在西安隆重召开。本届论坛以"阳光之路，新质发展"为主题，邀请全国电力及相关行业百余位专家学者，从政策、技术、体制机制等方面开展研究与探讨，共同探索一条具有中国特色的大规模清洁能源发展之路。 会上，上海交通大学蔡旭教授作了题为“主力电源型风光场站关键技术及实证”的报告，征得蔡旭教授同意，特与您分享！
本文旨在为增量随机权重神经网络（IRWNN）提供一种可解释的学习范式。IRWNNs因其易于部署和快速学习速度而成为神经网络算法的热门研究方向。然而，现有的IRWNN难以解释隐藏节点（参数）如何影响网络残差的收敛。为了解决这一差距，本文提出了一种可解释的构造算法（lCA）。具体来说，我们首先对网络构建过程进行空间几何分析，建立网络残差和隐藏参数之间的空间几何关系，以可视化隐藏参数对网络残差收敛的影响。其次，基于空间几何关系和节点池策略，建立了一种具有空间几何信息的可解释控制策略，以获得有助于网络残差收敛的隐藏参数。此外，为了便于lCA处理大数据的复杂任务，本文提出了一种低复杂度的轻量级ICA，即ICA+。最后，从理论上证明了本文提出的ICA和ICA+具有普遍的逼近性质。在两个真实世界数据集和七个基准数据集上的实验结果表明，所提出的ICA和ICA+在快速学习、良好泛化和网络结构紧凑性方面具有优势。关键词：数据建模、可解释构造算法、神经网络（NN）、随机算法、空间几何信息。
数字孪生是物理系统或流程的虚拟表示，可以进行实时监控、分析和优化。在智能制造的背景下，数字孪生可用于模拟和优化生产过程，预测和预防设备故障，提高零件生产的效率和质量[ 1 , 2 ]。数字孪生可以提供物理对象或系统的详细、准确的表示，包括其行为、性能以及与环境的交互[3]。数字孪生使用机器学习、数据分析和多物理场仿真来模拟和分析不同的工作条件和影响系统的其他因素[4]。数字孪生的创建是未来技术的关键组成部分，将对全球多个行业产生影响[5]。通过分析来自物理对象的数据，数字孪生可以提供实时反馈、监控其性能并在潜在问题发生之前识别它们[6]。数字孪生可用于通过模拟物理系统的行为并确定可以改进的领域来优化物理系统的运行。[7] .此外，在投资实际原型和资产之前，公司可以利用数字孪生来建模、预测和改进不同行业（包括汽车、绿色能源和航空）的产品和制造流程，[8]。因此，数字孪生可以帮助企业和制造流程在一系列行业和应用中做出更好的决策、降低成本并提高性能。
该报告回顾了2017 年物联网市场格局、热点、技术发展及国内外资本动态,并对2018年物联网行业...
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2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。
OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
，提供IT运维服务中的信息安全管理一直是重点问题之一。企业和IT服务供应商将一起参照IS0/IEC27001标准内容不断完善对IT运维服务的安全管理，确保能为企业和组织的信息安全管理提供可靠保障。
采用基于1oT、大数据、5G、边缘计算、云计算和A应用技术的通用全平台，搭建感知设备接入管理平台，实现对感知层的设备的接入和管理，实现设备部署、帐号注册、配置更新、固件升级、业务分析、设备监控管理、主动监控等功能服务于一体，提供WEB图形化用户界面，带来安全可靠、便捷高效、易用易部署的全方位设备管理解决方案。
结合数据流相关的业务流程，加强数据在访问、运维、传输、存储、销毁各环节的数据安全保护举措: ·及时梳理和更新数据资产清单，增加/修改核心数据资产信息及安全访问角色; ·监控数据安全指标，加强敏感数据的用户访问行为管控; ·主动响应最新合规需求，新增或移除数据安全管控策略; ·当业务模式或组织结构发生变化，及时调整敏感数据的访问权限和行为方式;建全高效数据安全组织结构，调整和持续执行数据安全策略和规范。
模块内应配备视频管理和存储设备(提供接口供远程访问，可查看实时视频、历史录像)，例如DVR设备，实现本地录像功能。
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